Erkannt, aber nicht empfohlen: die Lücke, die fast alle haben
Eine Auswertung über 175 Marken und acht KI-Systeme zeigt ein Muster, das ich bei mir selbst gefunden habe. Fast alle werden korrekt beschrieben, wenn man nach ihnen fragt. Fast keine taucht auf, wenn nach der Kategorie gefragt wird.
Vor einigen Wochen habe ich meine eigene Website von ChatGPT bewerten lassen. Das Ergebnis war 80 von 100. Die eine Lücke darin hat mich länger beschäftigt als alles andere.
Fragt jemand direkt nach meinem Namen, stimmt die Auskunft. Spezialisierung, Standort Bern, Bewertungen, alles sauber. Fragt jemand allgemein nach einer Beratung für KI-Sichtbarkeit in der Schweiz, komme ich kaum vor. Da nennt das System andere.
Ich habe das damals als persönlichen Befund aufgeschrieben, so wie in Warum ChatGPT dich noch nicht empfiehlt. Inzwischen gibt es Zahlen dazu. Sie zeigen, dass ich damit sehr gewöhnlich bin.
Was gemessen wurde
Victorious hat 175 Marken aus fünf Branchen über acht KI-Systeme geprüft, darunter ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot, die AI Overviews und den AI Mode von Google. Veröffentlicht wurde die Auswertung Ende Juli 2026.
Gemessen wurden zwei verschiedene Dinge.
Erkennung. Beschreibt das System die Marke korrekt, wenn man direkt nach ihr fragt? Die Antworten wurden als richtig, vage, veraltet, falsch oder unbekannt eingestuft.
Nennung. Taucht die Marke auf, wenn man eine typische Kaufrecherche-Frage stellt, etwa nach den besten Anbietern einer Kategorie?
96 Prozent der geprüften Marken wurden korrekt beschrieben. 89 Prozent tauchten bei den Kategoriefragen nie auf.
Warum diese Lücke so gross ist
Der Abstand wirkt zunächst widersprüchlich. Wenn ein System eine Marke kennt und richtig beschreiben kann, warum nennt es sie dann nicht, wenn jemand nach genau dieser Leistung sucht?
Weil beide Fragen sehr verschiedene Aufgaben sind.
Bei der Markenfrage ist die Antwort vorgegeben. Jemand hat einen Namen genannt, das System muss nur zusammentragen, was es darüber findet. Deine eigene Website reicht dafür meist aus. Sie ist die naheliegendste Quelle, der niemand widerspricht.
Bei der Kategoriefrage muss das System auswählen. Es gibt hunderte Anbieter, in die Antwort passen drei bis fünf. Für diese Auswahl reicht die Selbstbeschreibung nicht, denn alle beschreiben sich als geeignet. Gebraucht wird etwas, das von aussen kommt. Welche Quellen dabei zählen, steht in Die Quellen, aus denen ChatGPT seine Empfehlungen zieht.
Genau an dieser Stelle entscheidet sich, ob du vorkommst.
Warum die zweite Frage die teurere ist
Wer deinen Namen kennt, findet dich sowieso. Über deine Website, über LinkedIn, über eine Empfehlung. Für diese Menschen ist die KI ein zusätzlicher Weg unter mehreren.
Wer deinen Namen nicht kennt, hat nur die Kategoriefrage. Fehlst du dort, existierst du für diese Person nicht.
Das ist die eigentliche Wachstumsfrage. Sie lautet nicht, wie gut du beschrieben wirst. Sie lautet, ob du überhaupt vorkommst, bevor jemand deinen Namen kennt.
Für ein Geschäft, das wächst, ist die zweite Zahl die wichtigere. Für ein Geschäft, das von Empfehlungen lebt, ist die erste beruhigend. Die meisten Selbstständigen leben von beidem und messen nur die erste.
Wie sich die beiden Zahlen verhalten
Es lohnt sich, die Reihenfolge zu verstehen, in der sich diese beiden Werte bewegen.
Die Erkennung ist die einfachere Grösse. Sie hängt daran, ob es eine klare, widerspruchsfreie Beschreibung von dir gibt, die ein System finden kann. Das ist im Wesentlichen deine Website, ergänzt um Profile, die dasselbe sagen. Wer dort aufräumt, sieht innerhalb von Wochen bis wenigen Monaten eine Veränderung.
Die Nennung ist die träge Grösse. Sie hängt daran, ob genug fremde Quellen dich mit deinem Thema in Verbindung bringen. Diese Schicht wächst langsam, weil du sie nur teilweise beeinflussen kannst. Ein Fachbeitrag, ein Verzeichniseintrag, ein Podcast: Jedes einzelne Stück davon ist klein. Zusammen ergeben sie über Monate ein Bild.
Wer beide Werte gleichzeitig verbessern will, arbeitet deshalb an zwei sehr verschiedenen Baustellen mit sehr verschiedenen Zeithorizonten. Das zu wissen erspart Enttäuschung. Die meisten geben an der zweiten Baustelle auf, weil sie die Geschwindigkeit der ersten gewohnt sind.
Ein Zwischenzustand, den man leicht übersieht
Zwischen «gar nicht erkannt» und «wird empfohlen» liegt ein dritter Zustand, der in dieser Studie nicht getrennt ausgewiesen wird und in der Praxis häufig vorkommt.
Das System kennt dich, beschreibt dich korrekt und nennt dich bei der Kategoriefrage trotzdem nur dann, wenn die Frage eng genug gestellt ist. Bei «Beratung für KI-Sichtbarkeit» fehlst du, bei «Beratung für KI-Sichtbarkeit für Coaches in der Schweiz» bist du dabei.
Das ist eine gute Nachricht, weil es zeigt, dass der Weg nicht über Grösse führt. Er führt über Eindeutigkeit. Je klarer benannt ist, für wen du arbeitest und woran, desto enger kann die Frage sein, bei der du auftauchst. Genau dort liegt für kleine Anbieter der erreichbare Teil.
Wenn du also prüfst, prüf mit zwei Fragen: einer breiten und einer engen. Der Abstand zwischen beiden Antworten sagt dir mehr über deine Lage als jede einzelne davon.
Die Einschränkungen dieser Studie
Damit du die Zahl richtig einordnest, drei Punkte.
Es ist bezahlter Inhalt. Die Auswertung stammt von einer SEO-Agentur und wurde als gesponserter Beitrag veröffentlicht. Ein Unternehmen, das Sichtbarkeit verkauft, hat ein Interesse daran, eine Lücke zu zeigen. Das entwertet die Zahlen nicht automatisch, es gehört aber dazu.
Die Stichprobe ist mittelgross. 175 Marken über fünf Branchen sind genug für ein Muster und zu wenig für eine Naturkonstante. Legal, Gesundheit, SaaS, Finanzen und Handel sind ausserdem nicht dein Feld.
Die Fragen prägen das Ergebnis. Wie eng oder weit eine Kategoriefrage gestellt ist, verändert die Trefferliste erheblich. «Beste Anwaltskanzlei» hat andere Kandidaten als «Anwaltskanzlei für Arbeitsrecht in Bern».
Was ich trotzdem für belastbar halte: die Richtung und die Grössenordnung. Sie deckt sich mit dem, was ich in einzelnen Prüfungen sehe, sowie mit meinem eigenen Fall.
Was du daraus machst
Miss beide Zahlen getrennt. Was eine solche Prüfung zeigt und was nicht, steht in Was ein KI-Sichtbarkeits-Check wirklich zeigt. Stell dieselben zwei Fragen einmal im Monat, immer im selben System, immer gleich formuliert. Notiere, ob die Beschreibung stimmt und ob du bei der Kategoriefrage vorkommst. Das dauert fünf Minuten und ist die einzige Art, diese Lücke zu beobachten.
Erwarte keine schnelle Bewegung bei der zweiten Zahl. Die Erkennung lässt sich über die eigene Seite beeinflussen und ändert sich vergleichsweise zügig. Die Nennung hängt an Quellen ausserhalb deiner Kontrolle und braucht Monate.
Arbeite an der Kategorie, nicht am Namen. Die meisten Selbstständigen optimieren ihre Über-mich-Seite, wenn sie merken, dass sie nicht empfohlen werden. Das verbessert die erste Zahl, die ohnehin schon gut war. Wirksam ist die Arbeit an den Orten, an denen andere über dein Thema sprechen. Warum das so ist, steht in Warum fremde Seiten über deine KI-Empfehlung mitentscheiden.
Was ich in Prüfungen dazu sehe
Wenn ich mir die Sichtbarkeit einer Website anschaue, prüfe ich diese beiden Werte immer zuerst. Das Muster wiederholt sich.
Die Beschreibung stimmt fast immer im Kern und enthält fast immer ein veraltetes Detail. Eine frühere Berufsbezeichnung, ein Angebot, das es nicht mehr gibt, eine Stadt, in der jemand vor Jahren gearbeitet hat. Diese Reste stammen aus alten Profilen, die niemand gepflegt hat.
Bei der Kategoriefrage tauchen dagegen fast immer dieselben drei bis fünf Namen auf, unabhängig davon, wer fragt. Es sind selten die grössten Anbieter. Es sind die, über die am meisten geschrieben wurde.
Diese zweite Beobachtung finde ich ermutigender als sie klingt. Sie bedeutet, dass die Auswahl weniger über Budget läuft als über Spuren im Netz. Spuren kann man legen.
Eine Frage, die sich stellen lässt
Nimm die Kategoriefrage, mit der jemand zu dir kommen würde. Also nicht deinen Fachbegriff. Nimm die Formulierung, die eine Person wählt, die dein Thema noch nicht benennen kann.
Stell sie einer KI. Lies, wer genannt wird.
Wenn du dabei fehlst, weisst du jetzt, dass du damit in guter Gesellschaft bist. Bei den geprüften Marken traf es fast neun von zehn.
Das ist kein Trost, es ist eine Einordnung. Die Lücke ist der Normalfall, kein persönliches Versäumnis. Wer sie schliesst, tut etwas, das die allermeisten nicht tun. Genau darin liegt der Vorsprung.
Wenn du wissen willst, wie weit diese beiden Zahlen bei dir auseinanderliegen, mach den kostenlosen KI-Sichtbarkeits-Check.
